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AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
OpenAI 正通过与新加坡政府的多年期合作，在当地设立 AI 实验室，这是其支持该城市国家人工智能发展雄心的一部分。
《黑天鹅》作者、以毒舌和高智商著称的纳西姆·塔勒布最近发了一条推文，只有一句话： “20世纪发明的所有职业，都难逃AI的冲击。”
如果把现在最热门的几条 3D 生成技术线放在一起看，你会发现它们正在遇到一个很像的问题。
专为 AI 构建搜索引擎的基础设施公司 Exa 宣布完成 2.5 亿美元 C 轮融资，投后估值达到 22 亿美元，由 a16z 领投，a16z 合伙人 Sarah Wang 主导了本轮交易。
就在刚刚，智谱率先在 GLM-5.1 线上生产集群中完成了新一代组网架构 ZCube 的规模化落地。ZCube 发表于网络领域顶会ACM SIGCOMM 2025，被评价为「significantly change the way we think about and understand networking/显著改变整个行业对网络认知方式」。
Agent不再只住在云端——联想携手此芯科技，把190 TOPS本地AI算力装进手掌大小的AI主机，让每个人都能拥有一座7×24小时运行的私人Token工厂。
2026 年以来，OpenAI、Anthropic、LangChain 等机构纷纷发布关于 Harness Engineering 的技术博客，OpenClaw、Hermes Agent 等项目的火爆更让 Harness Engineering 成为业界热词。人们的共识正在形成：模型的能力释放，依赖于一套精密的外部框架。
智联招聘《2025雇佣关系趋势报告》显示，高达78.2%的职场人每周都会借助AI开展工作；另一份调研则指出，近五成职场人在过去一年被要求提升AI使用能力。